Durante muitos anos, evoluir na liderança significava deixar de colocar a mão na massa. Conforme crescíamos na carreira, passávamos menos tempo executando e mais tempo alinhando pessoas, definindo prioridades, comunicando estratégia e criando condições para que outros entregassem resultados.
Essa continua sendo uma das transições mais importantes da liderança. Mas a inteligência artificial trouxe uma mudança interessante: hoje, coordenar já não basta. Pela primeira vez em muito tempo, líderes precisam voltar a experimentar.
Não porque devam assumir o trabalho do time ou deixar de delegar, mas porque está cada vez mais difícil liderar mudanças que você nunca vivenciou na prática.
“Depois que virei líder, virei especialista em fazer PowerPoint.”
Há alguns anos, ouvi essa frase de uma executiva muito sênior. Na época, achei engraçado. Hoje entendo exatamente o que ela queria dizer.
Conforme avançamos na carreira, deixamos de ser as pessoas que constroem tudo e passamos a ser as pessoas que criam as condições para que outros construam:
- Menos tempo executando, mais tempo alinhando.
- Menos tempo implementando, mais tempo comunicando.
- Menos tempo criando soluções, mais tempo definindo direção.
E isso nunca foi um problema, pelo contrário. É exatamente assim que a liderança funciona.
Da execução à estratégia: uma trajetória em Customer Success
Quando comecei minha carreira em Customer Success, grande parte do meu trabalho era construir. Eu criava fluxos de trabalho, desenhava templates, estruturava programas de treinamento, implementava processos e buscava maneiras de escalar aquilo que funcionava. Era um trabalho profundamente ligado à execução.
Mais tarde, quando assumi posições de liderança e tive a oportunidade de construir operações de Customer Success, meu papel mudou completamente. Meu sucesso deixou de ser medido pelo que eu entregava individualmente. Passei a ser avaliada pela capacidade de desenvolver pessoas, criar alinhamento, remover obstáculos e ajudar outras pessoas a executar melhor do que eu conseguiria sozinha. E ainda mostrar tudo isso para meus gestores diretos – com apresentações de PowerPoint.
Como muitos líderes, aprendi que delegar era uma competência essencial. Durante muito tempo, a progressão parecia clara: primeiro você faz, depois ensina e, finalmente, lidera. Quanto mais sênior, menos operacional. Quanto mais sênior, mais estratégico.
Essa lógica funcionou muito bem durante anos, até a inteligência artificial chegar.
Não é volta à execução. É volta à experimentação
O que vejo hoje é uma inversão interessante. Não estamos voltando para a execução. Estamos voltando para a experimentação. E existe uma diferença importante entre as duas coisas.
No passado, quando uma nova tecnologia surgia, normalmente já existiam especialistas, consultorias, benchmarks e melhores práticas relativamente consolidadas. Os líderes podiam aprender através da experiência de outras pessoas.
Com IA, isso acontece em uma velocidade completamente diferente:
- Os playbooks ainda estão sendo escritos, e reescritos.
- As ferramentas mudam de um mês para o outro.
- Novas empresas surgem diariamente; novos casos de uso, toda semana.
E talvez o mais importante: ninguém sabe exatamente como será o trabalho daqui a três ou cinco anos. Muito do que construímos hoje com IA nem existirá mais até lá. É experimentação com disrupção ao mesmo tempo.
Isso torna muito difícil liderar mudanças apenas através da teoria.
Quando nem os líderes experimentam
Recentemente, conversei com o executivo de uma empresa de tecnologia cujo negócio é totalmente baseado em inteligência artificial. O que mais me chamou atenção não foi a quantidade de conversas sobre IA dentro da organização, foi justamente o contrário.
Apesar de a IA estar presente em praticamente todas as discussões estratégicas, uma parcela significativa da equipe ainda não utiliza essas ferramentas regularmente no dia a dia. Em grande parte, pela falta de uma liderança mais assertiva para mostrar o caminho.
Aquilo me fez pensar: é muito difícil criar uma cultura de experimentação quando os próprios líderes ainda não experimentam.
Em Customer Success, falamos constantemente sobre ganhar produtividade, escalar operações e ajudar equipes a trabalhar de formas diferentes. Mas é difícil orientar o time sobre novas maneiras de trabalhar quando você mesmo nunca explorou essas possibilidades.
O que mudou na minha rotina
Foi nesse contexto que percebi uma mudança na minha própria agenda. Depois de anos dedicando a maior parte do meu tempo à estratégia, voltei a reservar espaço para construir pequenas coisas.
Não grandes projetos, pequenos experimentos:
- Testar um novo fluxo de trabalho.
- Criar uma automação simples.
- Explorar um agente de IA.
- Entender como uma ferramenta realmente funciona por dentro.
Muitos desses testes nunca se transformaram em algo permanente. Mas esse nunca foi o objetivo. O objetivo era aprender.
As perguntas que só aparecem na prática
Existe uma enorme diferença entre entender um conceito intelectualmente e vivenciá-lo na prática. Você pode ler dezenas de artigos sobre inteligência artificial, assistir a webinars, acompanhar especialistas. Mas algumas das perguntas mais importantes só aparecem quando você experimenta:
- Onde essa ferramenta realmente gera valor?
- Onde ela falha?
- Quais atividades podem ser automatizadas?
- Quais ainda dependem de julgamento humano?
- Quais riscos estamos ignorando?
- Quais oportunidades ainda não conseguimos enxergar?
Essas respostas dificilmente aparecem em apresentações. Elas aparecem durante a experimentação.
O comportamento que define a liderança moderna
Recentemente ouvi Cassie Vaughn, Global Head of Growth Strategy da Clay, em um podcast de Customer Success, contando como ela mesma reserva parte da agenda para testar diferentes ferramentas de IA e aprender.
O que mais me chamou atenção não foi a discussão sobre tecnologia, mas o comportamento. Mesmo ocupando uma posição extremamente sênior, ela continua experimentando.
Acredito que esse seja um dos maiores sinais da liderança moderna. Durante muitos anos, líderes eram valorizados por terem respostas. Hoje, cada vez mais, são valorizados por acelerar aprendizado. E acelerar aprendizado exige proximidade com a mudança.
Exige curiosidade. Exige disposição para testar algo novo sem garantia de sucesso. Exige aceitar que, por algum tempo, você deixará de ser especialista – no sentido mais amplo de dominar todo o conhecimento que sua área exige.
O desconforto de deixar de ser referência
Talvez esse seja o maior desafio para quem ocupa posições de liderança. Conforme acumulamos experiência, nos acostumamos a ser referência. Construímos confiança através do conhecimento adquirido ao longo dos anos.
Mas a IA está criando um ambiente em que experiência passada, sozinha, já não é suficiente.
Os líderes que terão mais sucesso não serão necessariamente aqueles que sabem tudo sobre inteligência artificial. Também não serão aqueles que passam o dia inteiro testando ferramentas. Serão aqueles capazes de combinar duas competências que antes pareciam distantes: a experiência construída ao longo da carreira e a curiosidade necessária para continuar aprendendo.
Mesmo quando você já ocupa uma posição sênior. Mesmo quando sua agenda está cheia. Mesmo quando seria mais confortável delegar essa responsabilidade para outra pessoa.
Conclusão: a liderança está voltando para a aprendizagem
A liderança não está voltando para a execução, mas está voltando para a aprendizagem.
Os melhores líderes não precisam escrever todos os prompts, criar todos os agentes ou dominar todas as ferramentas que surgem. Mas precisam experimentar o suficiente para compreender o que realmente é possível, fazer perguntas melhores, desafiar premissas, orientar suas equipes com mais confiança, identificar oportunidades que ainda não aparecem nos playbooks.
Quando todos estão aprendendo ao mesmo tempo, a curiosidade pode se tornar uma das maiores vantagens competitivas de um líder, pois está cada vez mais difícil liderar mudanças que você nunca experimentou.
Antes de pedir que seu time experimente, vale uma pergunta: quando foi a última vez que você mesmo experimentou?
